ਲਾਭ:
- ਫੈਸ਼ਨ ਡਿਜ਼ਾਈਨ (ਰੁਝਾਨ, ਸੰਕਲਪ, ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਤਕਨੀਕ, ਉਤਪਾਦਨ) ਦੇ ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਦੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਟੂਲ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇਸ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ
- ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਤਕਨੀਕੀ ਪੈਕ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਏਆਈ-ਸਮਰਥਿਤ ਵਰਕਫਲੋ ਅਤੇ ਟੈਂਪਲੇਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਬਿੰਦੂਆਂ (ਸੁਹਜ, ਸਮੱਗਰੀ, ਉਤਪਾਦਨ, ਕਾਨੂੰਨੀ) ਨੂੰ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਅੰਤਮ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ
ਪਿਛਲੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖਿਆ: ਰੁਝਾਨ, ਰੰਗ, ਸੰਕਲਪ, ਵਿਜ਼ੂਅਲ, ਸੰਗ੍ਰਹਿ, ਫੈਬਰਿਕ, ਤਕਨੀਕੀ ਪੈਕ, ਫਿਟਿੰਗ, ਉਤਪਾਦਨ। ਪਰ ਇੱਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਦੀ ਅਸਲ ਸ਼ਕਤੀ ਇਹਨਾਂ ਪੜਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਵਹਿਣ ਵਾਲੇ ਸਮੁੱਚੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਯੂਨਿਟ ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਜੋੜਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇਸ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਰੱਖਣਾ ਹੈ।
ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਫੈਸ਼ਨ ਵਰਕਫਲੋ ਇਸ ਲੜੀ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਖੋਜ → ਸੰਕਲਪ → ਡਿਜ਼ਾਈਨ → ਤਕਨੀਕ → ਉਤਪਾਦਨ → ਪੋਸਟ। ਹਰ ਰਿੰਗ ਪਿਛਲੇ ਇੱਕ ਦੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੈਂਦੀ ਹੈ। ਰੁਝਾਨ ਖੋਜ ਸੰਕਲਪ ਨੂੰ ਬਾਲਣ; ਸੰਕਲਪ ਰੰਗ ਅਤੇ ਮੂਡ ਬੋਰਡ; ਉਹ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਤਕਨੀਕੀ ਪੈਕ; ਤਕਨੀਕੀ ਪੈਕ ਨਮੂਨਾ; ਨਮੂਨਾ ਉਤਪਾਦਨ. ਜੇ ਇਹ ਚੇਨ ਡਿਸਕਨੈਕਟਡ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ (ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਅਣਜਾਣ ਹੈ), ਜਾਣਕਾਰੀ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੰਮ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਇਹ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ ਅਗਲੇ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਇਸ ਏਕੀਕਰਣ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ - ਪਰ ਸਿਰਫ ਤਾਂ ਹੀ ਜੇਕਰ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਗੇਟਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਰੱਖਿਆ ਜਾਵੇ।
ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਸਥਿਤੀ
ਸਹੀ ਮਾਨਸਿਕ ਨਮੂਨਾ ਇਹ ਹੈ: AI ਰਿੰਗਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਐਕਸਲੇਟਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖ ਰਿੰਗਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦਾ ਦਰਵਾਜ਼ਾ ਹਨ। ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ, AI ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਕੋਈ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਠੀਕ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਅਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਗਲੇ ਪੜਾਅ ਦਾ ਇੰਪੁੱਟ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਗਤੀ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਰਾਜ਼ ਜਾਣ-ਬੁੱਝ ਕੇ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੇ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ. ਹਰੇਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਫੈਸਲੇ (ਸੁਹਜ ਦੀ ਦਿਸ਼ਾ, ਸਮੱਗਰੀ, ਮਾਪ, ਉਤਪਾਦਨ, ਕਾਨੂੰਨੀ/ਕਾਪੀਰਾਈਟ) ਇੱਕ ਦਰਵਾਜ਼ਾ ਹੈ: ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਉਸ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਲਈ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਸਿਰਫ ਮਨੁੱਖ ਹੀ ਦਰਵਾਜ਼ਾ ਖੋਲ੍ਹਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਗੇਟ ਰਹਿਤ ਵਰਕਫਲੋ - AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਬੇਕਾਬੂ ਪ੍ਰਵਾਹ ਸਿੱਧੇ ਅਗਲੇ ਪੜਾਅ ਤੱਕ - ਇੱਕ ਲੜੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਗਲਤ ਰੁਝਾਨ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਗਲਤ ਧਾਰਨਾ, ਉਹ ਗਲਤ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਉਹ ਗਲਤ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਹੋਰ ਤਾਕਤ ਟੈਂਪਲੇਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਪਿਛਲੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ (ਸਿਗਨਲ ਸਮਰਾਈਜ਼ਰ, ਪੈਲੇਟ ਜਨਰੇਟਰ, ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਪ੍ਰੋਂਪਟ, ਟੈਕ ਪੈਕ ਇੰਸਪੈਕਟਰ, ਸੰਸ਼ੋਧਨ ਫਾਰਮ...) ਤੋਂ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟੈਂਪਲੇਟਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਥਾਂ 'ਤੇ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਆਵਰਤੀ ਕਾਰਜ ਇੱਕ ਪਰਿਪੱਕ ਅਧਾਰ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣਗੇ, ਹਰ ਸੀਜ਼ਨ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਏਆਈ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਿੰਡੇ ਹੋਏ "ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਟੂਲ" ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਰਕਫਲੋ ਦਾ ਇੱਕ ਸਥਾਈ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸੁਝਾਅ: ਕਾਗਜ਼ ਦੇ ਟੁਕੜੇ 'ਤੇ ਆਪਣਾ ਵਰਕਫਲੋ ਖਿੱਚੋ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਤੀਰ 'ਤੇ ਦੋ ਨੋਟ ਲਗਾਓ: "ਏਆਈ ਇੱਥੇ ਕੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ" ਅਤੇ "ਇੱਥੇ ਮਨੁੱਖ ਕੀ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ"। ਪੁਸ਼ਟੀ ਨੋਟ 'ਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਤੀਰ ਖਾਲੀ ਨਾ ਛੱਡੋ; ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਹਰ ਰਸਤਾ ਇੱਕ ਜੋਖਮ ਬਿੰਦੂ ਹੈ।
ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਸੀਜ਼ਨ ਪ੍ਰਵਾਹ
ਕਦਮ 1 - ਪ੍ਰਵਾਹ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਓ। ਸੀਜ਼ਨ ਦੇ ਸਾਰੇ ਪੜਾਵਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਖਿੱਚੋ।
ਕਦਮ 2 - ਏਆਈ ਪੁਆਇੰਟਸ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ। ਪਤਾ ਕਰੋ ਕਿ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ AI ਕਿਹੜਾ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰੇਗਾ।
ਕਦਮ 3 - ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਗੇਟ ਲਗਾਓ। ਹਰ ਨਾਜ਼ੁਕ ਤਬਦੀਲੀ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਪਾਓ: ਕੌਣ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਿਸ ਮਾਪਦੰਡ ਨਾਲ।
ਕਦਮ 4 - ਟੈਂਪਲੇਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰੋ। ਆਪਣੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਲਈ ਆਵਰਤੀ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟੈਂਪਲੇਟਸ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਥਾਂ ਤੇ ਇਕੱਤਰ ਕਰੋ।
ਕਦਮ 5 - ਚਲਾਓ, ਮਾਪੋ, ਸੁਧਾਰ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਸੀਜ਼ਨ ਲਈ ਸਟ੍ਰੀਮ ਨੂੰ ਸੰਚਾਲਿਤ ਕਰੋ; ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਸਮਾਂ ਕਿੱਥੇ ਬਚਿਆ ਸੀ, ਕਿੱਥੇ ਗਲਤੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਸਨ, ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਸੀਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰੋ।
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਸਾਰਣੀ AI ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਭੂਮਿਕਾ ਦੇ ਨਾਲ ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ:
ਸਟੇਜ
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (ਖਰੜਾ)
ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੇ ਮਨੁੱਖੀ ਦਰਵਾਜ਼ੇ
ਰੁਝਾਨ
ਸੰਕੇਤ ਸੰਖੇਪ, ਥੀਮ
ਬ੍ਰਾਂਡ ਅਨੁਕੂਲਤਾ + ਵਿਕਰੀ ਪੁਸ਼ਟੀ
ਰੰਗ
ਪੈਲੇਟ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼
ਫਿਜ਼ੀਕਲ ਪੈਨਟੋਨ / ਲੈਬ ਡਿਪ
ਸੰਕਲਪ
ਟੈਕਸਟ, ਮੂਡਬੋਰਡ ਬਣਤਰ
ਭਾਵ, ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ
ਡਿਜ਼ਾਈਨ
ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ
ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ, ਪ੍ਰਜਨਨਯੋਗਤਾ, ਮੌਲਿਕਤਾ
ਸੰਗ੍ਰਹਿ
ਲਾਈਨ ਯੋਜਨਾ ਦ੍ਰਿਸ਼
ਵਿਕਰੀ, ਹਾਸ਼ੀਏ, ਸਮਰੱਥਾ
ਫੈਬਰਿਕ
ਉਮੀਦਵਾਰ ਸੂਚੀ
ਨਮੂਨਾ, ਛੋਹ, ਟੈਸਟ
ਤਕਨੀਕੀ
ਤਕਨੀਕੀ ਪੈਕ ਡਰਾਫਟ
ਮਾਪ, ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ, ਨਮੂਨਾ
ਫਿਟਿੰਗ
ਸੰਸ਼ੋਧਨ ਬਿਆਨ
ਸਰੀਰਕ ਤੰਦਰੁਸਤੀ ਦਾ ਫੈਸਲਾ
ਉਤਪਾਦਨ
ਦ੍ਰਿਸ਼, ਦਸਤਾਵੇਜ਼
ਲਾਗਤ, ਸਬੂਤ, ਕਾਨੂੰਨੀ
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - ਦਰਵਾਜ਼ਿਆਂ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ। ਇੱਕ ਬ੍ਰਾਂਡ ਨੇ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ AI ਤੈਨਾਤ ਕੀਤਾ, ਪਰ ਹਰੇਕ ਤਬਦੀਲੀ 'ਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਗੇਟ ਲਗਾ ਦਿੱਤਾ। ਨਤੀਜਾ: ਡਰਾਫਟ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਤੇਜ਼ੀ ਆਈ, ਪਰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਣ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਅਗਲੇ ਪੜਾਅ ਤੱਕ ਨਹੀਂ ਪਹੁੰਚਾਇਆ। ਸੀਜ਼ਨ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਘੱਟ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਹੋਇਆ। ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਤੇਜ਼, ਗੇਟ ਸੁਰੱਖਿਅਤ.
ਕੇਸ 2 - ਡੋਰ ਰਹਿਤ ਚੇਨ। ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਟੀਮ ਨੇ ਬਿਨਾਂ ਗੇਟਾਂ ਦੇ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਪ੍ਰਵਾਹ ਕੀਤਾ: ਸੰਕਲਪ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ, ਸੰਕਲਪ ਤੋਂ ਸਿੱਧਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਲਈ ਰੁਝਾਨ। ਰੁਝਾਨ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਸੰਕਲਪ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਉੱਥੋਂ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਤੱਕ; ਸੀਜ਼ਨ ਨੇ ਇੱਕ ਗਲਤ ਮੋੜ ਲਿਆ. ਸਬਕ: ਸਪੀਡ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਗੇਟਾਂ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨ ਦਾ ਕੋਈ ਬਹਾਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਰਹਿਤ ਲੜੀ ਵਿੱਚ, ਗਲਤੀਆਂ ਵਧਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕੇਸ 3 - ਟੈਂਪਲੇਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ। ਇੱਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਨੇ ਪਹਿਲੇ ਸੀਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਗੜਬੜ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਸਮਾਂ ਗੁਆ ਦਿੱਤਾ। ਦੂਜੇ ਸੀਜ਼ਨ ਨੇ ਸਾਰੇ ਟੈਂਪਲੇਟਸ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ। ਤੀਜੇ ਸੀਜ਼ਨ ਵਿੱਚ, ਉਹੀ ਕੰਮ ਅੱਧੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਪੂਰੇ ਹੋ ਗਏ ਕਿਉਂਕਿ ਹਰੇਕ ਮਿਸ਼ਨ ਇੱਕ ਪਰਿਪੱਕ ਅਧਾਰ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਸੀ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਮੁੱਲ ਇਸਦੀ ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਇਸ ਦੇ ਏਕੀਕਰਨ ਨਾਲ ਉਭਰਿਆ।
ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ
1) ਵਰਕਫਲੋ ਮੈਪਰ:
ਮੇਰੀ ਬ੍ਰਾਂਡ ਅਤੇ ਸੀਜ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ: [ਪੜਾਆਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ]। ਕਾਰਜ: ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਦੇ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮੈਪ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ ਲਈ: ਇਨਪੁਟ, ਆਉਟਪੁੱਟ, ਅਗਲੇ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਪਰਿਵਰਤਨ। ਮੇਰੀ ਇਹ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੋ ਕਿ ਹਰੇਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਈ ਕਿਸ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
2) ਦਾਅਵਾ ਗੇਟ ਪਛਾਣਕਰਤਾ:
ਇਹ ਮੇਰਾ ਵਰਕਫਲੋ ਹੈ: [ਪੜਾਅ]। ਕੰਮ: ਹਰੇਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਪਾਸ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਗੇਟ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ: ਕੌਣ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਿਸ ਮਾਪਦੰਡ ਦੁਆਰਾ, ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਗੇਟ ਨਹੀਂ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੁਹਜ, ਸਮੱਗਰੀ, ਮਾਪ, ਉਤਪਾਦਨ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ/ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਗੇਟਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰੋ।
3) ਟੈਂਪਲੇਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਸੰਪਾਦਕ:
ਇਹ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟੈਂਪਲੇਟਸ ਹਨ ਜੋ ਮੈਂ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਹਨ: [ਸੂਚੀ]। ਮੇਰਾ ਬ੍ਰਾਂਡ: [ਛੋਟਾ ਵੇਰਵਾ]। ਟਾਸਕ: ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਓ ਕਿ ਮੈਨੂੰ ਆਪਣੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿਹੜੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ, ਇਕਸਾਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕਰੋ।
4) ਸੀਜ਼ਨ ਸੁਧਾਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦਾ ਅੰਤ:
ਪਿਛਲੇ ਸੀਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਬਿੰਦੂਆਂ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ: [ਸੂਚੀ]. ਮੈਂ ਕਿੱਥੇ ਸਮਾਂ ਬਚਾਇਆ / ਕਿੱਥੇ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਆਈ: [ਨੋਟ]। ਟਾਸਕ: ਇਸ ਫੀਡਬੈਕ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਅਗਲੇ ਸੀਜ਼ਨ ਲਈ ਸੁਧਾਰ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ: ਕਿਹੜਾ ਦਰਵਾਜ਼ਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਕਿਹੜਾ ਟੈਪਲੇਟ ਫਿਕਸ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮੈਂ ਫੈਸਲਾ ਕਰਾਂਗਾ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
ਮੈਂ ਫੈਸ਼ਨ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਾਂ?
ਬਹੁਤ ਆਮ; ਇਹ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਬ੍ਰਾਂਡ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਛੂਹਦਾ।
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਸਹਾਇਕ। ਮੇਰਾ ਬ੍ਰਾਂਡ: ਛੋਟਾ, ਮੱਧ-ਸੀਮਾ ਵਾਲੀਆਂ ਔਰਤਾਂ ਦੇ ਕੱਪੜੇ; 2 ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਟੀਮ। ਮੇਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ: ਰੁਝਾਨ → ਸੰਕਲਪ → ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ → ਤਕਨੀਕੀ ਪੈਕ → ਉਤਪਾਦਨ। ਕਾਰਜ: (1) ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਅੰਤ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਮੈਪ ਕਰੋ। (2) ਹਰੇਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਗੇਟ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰੋ (ਕੌਣ, ਕੀ, ਕਿਸ ਮਾਪਦੰਡ ਦੁਆਰਾ)। (3) ਉਹ ਖਰੜਾ ਦੱਸੋ ਜੋ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਪੈਦਾ ਕਰੇਗਾ। ਕੋਈ ਗੇਟ ਰਹਿਤ ਰਸਤਾ ਨਹੀਂ; ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲਾ ਮੇਰਾ ਹੋਵੇਗਾ।
ਦੂਜਾ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਤੁਹਾਡੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਖਾਸ ਸਿਸਟਮ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਵਜੋਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਗਤੀ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਇਕੱਠੇ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਗੇਟ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਗਤੀ ਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਗੇਟ ਰਹਿਤ ਚੇਨ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਪੜਾਅ ਦੀ ਗਲਤੀ ਪੂਰੇ ਸੀਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਫੈਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- ਇਕੱਲਤਾ ਵਿਚ ਪੜਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ. ਜੇ ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਅਣਜਾਣ ਹੈ, ਤਾਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੰਮ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.
- ਟੈਂਪਲੇਟ ਇਕੱਠੇ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ। ਹਰ ਮੌਸਮ ਵਿੱਚ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਣਾ ਲਿਖਣਾ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਸਥਾਈ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਨਸ਼ਟ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
- ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਵਜੋਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਗਲਤ ਸਮਝਣਾ. AI ਇੱਕ ਐਕਸਲੇਟਰ ਹੈ; ਸੁਹਜ, ਸਮੱਗਰੀ, ਉਤਪਾਦਨ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਫੈਸਲੇ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਹਨ।
- ਇਲਾਜ ਦੇ ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ. ਜੇਕਰ ਵਹਾਅ ਨੂੰ ਮਾਪਿਆ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ, ਤਾਂ ਉਹੀ ਗਲਤੀਆਂ ਸੀਜ਼ਨ ਦੇ ਬਾਅਦ ਦੁਹਰਾਈਆਂ ਜਾਣਗੀਆਂ।
ਸਾਵਧਾਨ: ਕੋਈ ਫਰਕ ਨਹੀਂ ਪੈਂਦਾ ਕਿ AI ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਕਿੰਨਾ ਵੀ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਹਰ ਨਾਜ਼ੁਕ ਤਬਦੀਲੀ 'ਤੇ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਗੇਟ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸਪੀਡ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਵਧੇਰੇ ਵਾਰ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਦਾ ਹੈ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
ਇੱਕ ਡਿਜ਼ਾਇਨਰ ਦੀ ਅਸਲੀ ਸ਼ਕਤੀ ਪੜਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਸਹੀ ਮਾਡਲ AI ਨੂੰ ਰਿੰਗਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਐਕਸਲੇਟਰ ਵਜੋਂ, ਮਾਨਵ ਨੂੰ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੇ ਗੇਟ ਵਜੋਂ ਰੱਖਦਾ ਹੈ: ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ 'ਤੇ, AI ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮਨੁੱਖੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਗਲੇ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇ ਦਰਵਾਜ਼ੇ—ਸੁਹਜ, ਸਮੱਗਰੀ, ਮਾਪ, ਉਤਪਾਦਨ, ਕਾਨੂੰਨੀ—ਸਚੇਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਰੱਖੇ ਗਏ ਹਨ, ਤਾਂ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਚੇਨ ਨੂੰ ਵਧਾ ਦੇਣਗੀਆਂ। ਟੈਂਪਲੇਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪਰਿਪੱਕ ਬੁਨਿਆਦ 'ਤੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ, AI ਨੂੰ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਸਥਾਈ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਪ੍ਰਵਾਹ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਣਾ, ਏਆਈ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਨਾ, ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਗੇਟ ਲਗਾਉਣਾ, ਇੱਕ ਟੈਂਪਲੇਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸੀਜ਼ਨ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਸਪੀਡ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨੂੰ ਗੁਣਾ ਕਰਨ ਦਾ ਸਾਧਨ ਹੈ; ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਸੌਂਪਣ ਲਈ ਨਹੀਂ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ (ਜਾਂ ਕਾਲਪਨਿਕ) ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੀ ਮੌਸਮੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ। (1) "ਵਰਕਫਲੋ ਮੈਪਰ" ਨਾਲ ਅੰਤ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਪਲਾਟ ਕਰੋ। (2) "ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਗੇਟ ਪਛਾਣਕਰਤਾ" ਦੇ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਪਾਸ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ (ਕੌਣ, ਕੀ, ਕਿਸ ਮਾਪਦੰਡ ਦੁਆਰਾ) ਪਾਓ। (3) "ਟੈਂਪਲੇਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਸੰਪਾਦਕ" ਦੇ ਨਾਲ ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ ਪਿਛਲੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਤੋਂ ਟੈਂਪਲੇਟ ਇਕੱਠੇ ਕਰੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣਗੇ। (4) ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕੋਈ ਰਸਤਾ ਬਚਿਆ ਹੈ। (5) ਅਗਲੇ ਸੀਜ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸੁਧਾਰ ਨੋਟ ਲਿਖੋ: ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਗੇਟ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰੋਗੇ, ਕਿਉਂ?
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਸੀਜ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਅੰਤ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਮੈਪ ਕੀਤਾ।
- ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ, ਮੈਂ ਉਸ ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜੋ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਪੈਦਾ ਕਰੇਗੀ।
- [ ] ਮੈਂ ਹਰ ਨਾਜ਼ੁਕ ਤਬਦੀਲੀ 'ਤੇ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਗੇਟ ਪਾਉਂਦਾ ਹਾਂ।
- ਮੈਂ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕੋਈ ਰਸਤਾ ਨਹੀਂ ਛੱਡਿਆ।
- [ ] ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਇੱਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਿੱਚ ਟੈਂਪਲੇਟ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ।
- [ ] ਮੈਂ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਮਾਪਿਆ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੁਧਾਰ ਚੱਕਰ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਈ।